偏差是 ML 算法为学习给定数据基础的表示而做出的一组假设。 当偏差高时,这意味着相应的算法将对数据进行更多的假设,而在偏差低的情况下,算法将进行尽可能少的假设。 据说 ML 模型在列车上表现良好时具有较低的偏差。 低偏差 ML 算法的一些示例是 k 近邻算法和支持向量机,而逻辑回归和朴素贝叶斯等算法通常是高偏差算法。
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@@ -376,7 +376,7 @@ ML 模型带有不同的*超参数*,这些超参数无法从模型训练中学
因此,这是 ML 项目所需的最重要的术语/概念的入门。
要更深入地学习 ML 的基础知识,建议您阅读以下资源:*Google 的机器学习速成课程*( [https://developers.google.com/machine-learning/ Sebastian Raschka 撰写的速成课程/](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/) 和 *Python 机器学习*( [https://india.packtpub.com/in/big-data-and-business-intelligence/python-machine -学习](https://india.packtpub.com/in/big-data-and-business-intelligence/python-machine-learning))。
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Google 合作实验室是一项免费的 Jupyter Notebook 服务,可通过[https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)访问。 协作型笔记本存储在用户的 Google 云端硬盘上,因此存储限制为 15 GB。 可以在 Google 云端硬盘上存储大型数据集,并借助 Google 云端硬盘 Python API 将其包含在项目中。 默认情况下,GPU 在 Colaboratory 上处于禁用状态,必须手动打开。
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在继续使用 GCP 提供的 API 之前,您必须设置您的 GCP 帐户。 假设您已经拥有 Google 帐户-首先,转到[https://cloud.google.com/](https://cloud.google.com/)。 如果您是第一次注册,GCP 会给您$ 300 的信用额度(您可以使用 12 个月); 这种信誉足以容纳许多优秀项目,并使您能够试用 GCP 的产品。 完成此操作后,我们可以按照以下步骤操作:
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1. 在 GCP 主页的右上角,您应该能够找到“免费试用”按钮。 只需单击它:
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一个项目可帮助您系统地组织所有 GCP 资源。 只需单击几下即可在 GCP 上创建项目:
1. 登录到您的 Google 帐户后,使用[https://console.cloud.google.com](https://console.cloud.google.com)打开 GCP 控制台。 在左上角,您应该看到 Google Cloud Platform,在其旁边,您可以看到一个下拉列表,如下所示:
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